决策树算法-信息熵-信息增益-信息增益率-GINI系数-转
1. 算法背景介绍 分类树（决策树）是一种十分常用的分类方法。他是一种监管学习，所谓监管学习说白了很简单，就是给定一堆样本，每个样本都有一组属性和一个类别，这些类别是事先确定的，那么通过学习得到一个分类器，这个分类器能够对新出现的对象给出正确的分类。这样的机器学习就被称之为监督学习。分类本质上 ...
原文：决策树：为什么分类后信息熵减少了。（信息熵的定义，信息增益）
这个问题可能比较简单，但是也算是一点感悟吧。我们来看个例子 来自：http: blog.csdn.net acdreamers article details ： 当前信息的熵计算如下： 再看下，按照outlook分类后的例子： 分类后信息熵计算如下： 代表在特征属性的条件下样本的条件熵。那么最终得到特征属性带来的信息增益为 信息增益的计算公式如下 好吧，抄别人的东西到此为止了： 这里要说的是为 ...
2017-07-20 20:41 1 1838 推荐指数：
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1.信息熵：信息熵就是指不确定性，熵越大，不确定性越大 2.关于信息增益： 信息增益是针对一个一个的特征而言的，就是看一个特征t，系统有它和没它的时候信息量各是多少，两者的差值就是这个特征给系统带来的信息量，即增益。系统含有特征t的时候信息量很好计算，就是刚才的式子，它表示的是包含 ...
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四、划分选择 1、属性划分选择 构造决策树的关键是如何选择最优划分属性。一般而言，随着划分过程不断进行，我们希望决策树的分支结点所包含的样本尽可能属于同一类别，即结点的“纯度”越来越高。 常用属性划分的准则： （1）ID3：信息增益 （2）C4.5：增益率 ...
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